我想使用SparkMLLib训练模型，然后能够以与平台无关的格式导出模型。本质上，我想分离模型的创建和使用方式。我想要这种解耦的原因是我可以在其他项目中部署模型。例如:使用该模型在独立的独立程序中执行预测，该程序不依赖于Spark进行评估。将模型与现有项目(例如OpenScoring)结合使用，并提供可以使用该模型的API。将现有模型加载回Spark以进行高吞吐量预测。有人用SparkMLLib做过类似的事情吗？ 最佳答案 Spark1.4版本现在支持这个。参见latestdocumentation.并非所有型号都可用(请参阅支持(

我运行的hive查询对于小型数据集运行良好。但我正在运行2.5亿条记录，我在日志中遇到的错误低于此FATALorg.apache.hadoop.mapred.Child:Errorrunningchild:java.lang.OutOfMemoryError:unabletocreatenewnativethreadatjava.lang.Thread.start0(NativeMethod)atjava.lang.Thread.start(Thread.java:640)atorg.apache.hadoop.mapred.Task$TaskReporter.startCommuni

在最近关于分布式处理和流的讨论中，我遇到了“代码移动到数据”的概念。有人可以帮忙解释一下吗？此短语的引用是MapReduceWay.在Hadoop方面，it'sstatedinaquestion但仍然无法以技术不可知的方式找出对原理的解释。 最佳答案 基本思想很简单:如果代码和数据在不同的机器上，则必须先将其中一个移动到另一台机器上，然后才能在数据上执行代码。如果代码小于数据，最好将代码发送到保存数据的机器，而不是相反，如果所有机器都同样快且代码兼容。[可以说您可以根据需要发送源代码和JIT编译]。在大数据的世界里，代码几乎总是比数

我正在从事一个电信项目，该项目使用Hadoop-hive进行数据分析。一天，我们将获得数百万条记录。在指定的天数之后，我们需要删除旧数据，因为我们没有存储容量。删除记录的最佳方法是什么？附加信息:这些配置单元表将有一个包含填充日期的列。 最佳答案 我认为您的用例非常适合在Hive表中使用“日”分区。如果“天”只是一列，那么维护和清理表格将变得困难。分区在Hive中的真正含义是每个“天”都有一个目录例如:createtablemytable(...)partitionedby(daystring)因此，当您添加数据时，您将在HDFS中

在我的公司，我经常看到这两个命令，我想知道它们之间的区别，因为它们的功能对我来说似乎是一样的:1createtable(namestring,numberdouble);loaddatainpath'/directory-path/file.csv'into;2createtable(namestring,numberdouble);location'/directory-path/file.csv';它们都将数据从HDFS上的目录复制到HIVE上的表目录中。使用这些时是否应该注意差异？谢谢你。 最佳答案 是的，它们的用途完全不同。

我安装了Hadoop2.2.0和Hbase0.98.0，这是我所做的:$./bin/start-hbase.sh$./bin/hbaseshell2.0.0-p353:001>list然后我得到了这个:ERROR:Can'tgetmasteraddressfromZooKeeper;znodedata==null为什么我会收到这个错误？另一个问题:我需要在运行base之前运行./sbin/start-dfs.sh和./sbin/start-yarn.sh吗？另外，./sbin/start-dfs.sh和./sbin/start-yarn.sh有什么用？这是我的一些conf文档:hbas

我已经尝试了stackoverflow提供的关于这个主题的所有不同解决方案，但没有帮助再次询问具体日志和详细信息感谢任何帮助我的Hadoop集群中有一个主节点和5个从节点。ubuntu用户和ubuntu组是~/Hadoop文件夹的所有者~/hadoop/hdfs/data&~/hadoop/hdfs/name文件夹都存在两个文件夹的权限都设置为755在启动脚本start-all.sh之前成功格式化namenode脚本无法启动“名称节点”这些都在主节点上运行ubuntu@master:~/hadoop/bin$jps7067TaskTracker6914JobTracker7237Jps

我正在尝试运行小型spark应用程序，但出现以下异常:Exceptioninthread"main"java.lang.IllegalAccessError:triedtoaccessmethodcom.google.common.base.Stopwatch.()Vfromclassorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormatatorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat.listStatus(FileInputFormat.java:262)atorg.ap

我已经开始学习ApacheSpark，并且对该框架印象深刻。尽管一直困扰我的一件事是，在所有Spark演示中，他们都在谈论Spark如何缓存RDD，因此需要相同数据的多个操作比MapReduce等其他方法更快。所以我的问题是，如果是这种情况，那么只需在Yarn/Hadoop等MR框架内添加一个缓存引擎即可。为什么要完全创建一个新框架？我确定我在这里遗漏了一些东西，您将能够向我指出一些文档，这些文档可以让我更多地了解spark。 最佳答案 在内存计算中缓存+对于spark来说绝对是个大事情，但是还有其他事情。RDD(Resilient

图像分割ImageSegmentation图像分割是指将一幅图像划分成多个不重叠的区域或像素集合的过程。其目标是将图像中的每个像素分配到不同的类别或对象中，从而实现对图像的语义理解和区域识别。图像分割在计算机视觉领域中具有广泛的应用，包括目标检测、图像分析、图像编辑和机器人视觉等。通过对图像进行分割，可以提取出感兴趣的目标区域，进而实现更高级别的图像分析和理解。图像分割可以基于不同的标准和方法进行，下面列举几种常见的图像分割方法：1、基于阈值：这是最简单的图像分割方法之一，通过设定一个或多个阈值，将图像的像素根据其灰度值或颜色信息分为不同的区域。阈值法特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图